這篇文章為大家帶來了關於mysql的相關知識,其中主要介紹了一個用於分析mysql慢查詢日誌的工具pt-query-digest,下面一起來看一下,希望對大家有幫助。
一、簡介
pt-query-digest是用來分析mysql慢查詢日誌的工具,它也可以分析來自「SHOW PROCESSLIST」和MySQL的查詢tcpdump中的協定資料。我們可以把分析日誌輸出到指定的檔案中,透過分析日誌檔案做對應的最佳化等操作。
二、下載並且安裝
- 根據不同的系統安裝,我的系統是centos,所以直接選擇centos安裝,點擊下載
- 直接使用yum安裝
> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/binary/redhat/7/x86_64/percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm > yum install percona-toolkit-3.4.0-3.el7.x86_64.rpm
- 或使用原始碼包編譯安裝
> wget https://downloads.percona.com/downloads/percona-toolkit/3.4.0/source/debian/percona-toolkit-3.4.0.tar.gz > tar -zxvf percona-toolkit-3.4.0.tar.gz > cd percona-toolkit-3.4.0 > perl Makefile.PL PREFIX=/usr/local/percona-toolkit > make && make install
三、安裝完成
四、分析msql的慢查詢日誌
- pt-query-digest參數可以使用perldoc指令查看
perldoc /usr/bin/pt-query-digest
- 分析整個慢日誌檔
pt-query-digest mysql-slow.log > slow_report.log
- #分析指定時間的日誌since~until
pt-query-digest mysql-slow.log --since '2022-10-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00' > slow_report_date_20221021-202221105.log
- –since: 表示開始時間
- –until: 表示結束時間
- 分析慢日誌,並且儲存分析結果到mysql資料表
pt-query-digest --user=root --password=123456 --history h=192.168.33.10,D=local_test_db,t=query_review --create-history-table mysql-slow.log --since '2022-11-01 00:00:00' --until '2022-11-05 00:00:00'
- –user: 資料庫使用者名稱
- –password: 資料庫密碼
- h: 資料庫host
- D:資料庫名稱
- t: 產生的表名
五、結果分析
第一部分: 總的一個分析概況
Overall:總共有多少條查詢
Time range:查詢執行的時間範圍
unique:唯一查詢數量,即對查詢條件進行參數化以後,總共有多少個不同的查詢
total:所有查詢總計長度
#min:所有查詢最小時長
- ##max:所有查詢最大時長
- avg:所有查詢平均時長
- #95%:將所有時長值從小到大排列,位置位於95% 的那個時長數,這個數一般最具有參考價值
- median:中位數,把所有時長值從小到大排列,位置位於中間那個時長數
# A software update is available: # 23.7s user time, 15.8s system time, 35.67M rss, 249.01M vsz 说明: 执行过程中,在用户中所花费的所有时间 执行过程中,在内核空间中所花费的所有时间 pt-query-digest 进程所分配的内存大小 pt-query-digest 进程所分配的虚拟内存大小 # Current date: Mon Nov 7 09:01:23 2022 说明:当前时间 # Hostname: localhost.localdomain 说明:执行pt-query-digest的主机名 # Files: mysql-slow.log 说明:被分析的文件名称 # Overall: 44.78k total, 54 unique, 0.01 QPS, 0.07x concurrency __________ 说明: total: 语句总数量 unique: 唯一语句数量 QPS: 每秒查询量 concurrency: 查询的并发 # Time range: 2022-10-01 00:00:03 to 2022-11-04 16:05:24 说明:执行过程中日志记录的时间范围 # Attribute total min max avg 95% stddev median 说明:属性 总计 最小值 最大值 平均值 95% 标准差 中位数 95%: 把所有时长值从小到大排列,位置位于 95% 的那个时长数,这个数一般最具有参考价值 median: 中位数,把所有时长值从小到大排列,位置位于中间那个时长数 # ============ ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Exec time 204553s 3s 1540s 5s 10s 8s 3s 说明:执行时间 # Lock time 8s 0 107ms 186us 80us 2ms 36us 说明:锁占用时间 # Rows sent 238.87M 0 2.88M 5.46k 11.95 68.22k 0.99 说明:发送到客户端的行数 # Rows examine 73.56G 0 5.01M 1.68M 3.86M 724.49k 1.32M 说明:扫描的语句行数 # Query size 8.18M 30 4.36k 191.46 511.45 224.63 72.65 说明:查询的字符数
- #Rank:所有語句的排名,預設按查詢時間降序排列,透過–order-by 指定
- –order-by Query_time:sum :按總查詢時間的倒序
- 排序參數介紹:
sum Sum/total attribute value(預設值)
min Minimum attribute value (最小值)
max Maximum attribute value(最小值)
cnt Frequency/count of the query(按出現sql次數)
- 排序參數介紹:
- 的ID(去掉多餘空格和文字字符,計算hash 值)
- Response:總的回應時間
- time:此查詢在本次分析中總的時間佔比
- Calls:執行次數,即本分析總共有多少條這種類型的查詢語句
- R/Call:平均每次執行的回應時間
- V/M:回應時間Variance-to-mean 的比率
- Item :查詢物件
# Profile 说明:分析 # Rank Query ID Response time Calls R/Call # ==== =================================== ================ ===== ======= # 1 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A 104236.2061 5... 30988 3.3638 0.03 SELECT xxx # 2 0x974C6E6D54DB8B0DF505CA7BDC508686 32167.9607 15.7% 3418 9.4113 1.34 SELECT xxx # 3 0x6BE180C5804B585F25BB16550447DC6C 18453.0185 9.0% 2499 7.3842 0.92 SELECT xxx # 4 0xADF16E3E9EB5D6B08245E39FF1428C9F 17873.4338 8.7% 3114 5.7397 0.84 SELECT xxx # 5 0x2964CD629A24595719659BDAEBCF0E6F 10648.5404 5.2% 1437 7.4103 0.93 SELECT xxx # 6 0x50566E6DCF8FA562B88AE41AB1E32DC6 7424.3855 3.6% 303 24.5029 15.41 SELECT xxx # 7 0xDB0A3D60F85C2212C476B144E1678AB8 5327.8370 2.6% 1627 3.2746 0.05 SELECT xxx # 8 0x04BB0B332CEED517298AB06DE2A30AD6 3190.6822 1.6% 657 4.8564 1.36 SELECT xxx # 10 0xDAB0AF524151C621DC0E9B92AC002C38 526.6288 0.3% 140 3.7616 0.01 SELECT xxx # MISC 0xMISC 1807.1067 0.9% 57 31.7036 0.0 <27 ITEMS>第三部分:具體的sql統計與分析
- pct:該sql 語句某執行屬性佔所有慢查詢語句某執行屬性的百分比
- total:該sql 語句某執行屬性的所有屬性時間。
- Count:sql 語句執行的次數。對應的 pct 表示此 sql 語句執行次數佔所有慢查詢語句執行次數的 % 比(下圖為 69%),對應的 total 表示總共執行了 30988 次。
- Exec time:sql 執行時間
- #Lock time:sql 執行期間被鎖定的時間
- Rows sent:傳輸的有效數據,在select 查詢語句中才有值
- #Rows examine:總共查詢的數據,非目標數據。
- Query_time distribution:查詢時間分佈
- #SQL 語句:下圖中為select sleep(7)\G #
# Query 1: 0.01 QPS, 0.03x concurrency, ID 0xC000AA97F210B2AEAE4933AF9B00296A at byte 221452362 说明:查询队列1:每秒查询量,查询的并发,队列1的ID值,对应第二部分的Query ID, 221452362表示偏移量(查看方法看下面的“查看偏移”) # This item is included in the report because it matches --limit. # Scores: V/M = 0.03 # Time range: 2022-10-01 00:00:05 to 2022-11-04 16:05:24 说明:sql语句在慢日志文件mysql_slow.log出现的时间范围 # Attribute pct total min max avg 95% stddev median 说明:属性 占整个 总数 最小值 最大值 平均值 95% 标准差 中间值 分析中 的百分 比 # ============ === ======= ======= ======= ======= ======= ======= ======= # Count 69 30988 说明:执行语句总数量 # Exec time 50 104236s 3s 7s 3s 4s 303ms 3s 说明:执行时间 # Lock time 24 2s 22us 93ms 65us 66us 775us 38us 说明:锁占用时间 # Rows sent 0 70.53k 0 799 2.33 3.89 16.60 0.99 说明:发送到客户端的行数 # Rows examine 54 40.28G 1.32M 1.35M 1.33M 1.32M 15.65k 1.32M 说明:扫描语句的行数 # Query size 26 2.16M 73 73 73 73 0 73 说明:查询的字符数 # String: # Hosts localhost 说明:使用的数据主机IP # Users xxx 说明:使用的用户 # Query_time distribution # 1us # 10us # 100us # 1ms # 10ms # 100ms # 1s ################################################################ # 10s+ 说明:查询时间分布 # Tables # SHOW TABLE STATUS LIKE 'xxx'\G # SHOW CREATE TABLE `xxx`\G # EXPLAIN /*!50100 PARTITIONS*/ select * from `table_name` where `updated_at` >= '2022-10-15 00:00:40'\G 说明:查询的mysql语句 第三部分是每一种查询比较慢的 sql 的详细统计结果 pct:该 sql 语句某执行属性占所有慢查询语句某执行属性的百分比 total:该 sql 语句某执行属性的所有属性时间。 Count:sql 语句执行的次数。 Exec time:sql 执行时间 Lock time:sql 执行期间被
六查看偏移
- 可以利用偏移量在慢查詢日誌檔中到查找到具體的SQL 語句,查找方法如下:
[localhost]# tail -c +221452362 ./mysql-slow.log | head t: root[root] @ localhost [] Id: 13704150 # Query_time: 7.058835 Lock_time: 0.000040 Rows_sent: 2 Rows_examined: 1392521 SET timestamp=1665763267; select * from `xxxxxx` where `updated_at` >= '2022-10-15 00:00:40'; # User@Host: root[localhost] @ localhost [] Id: 13704174 # Query_time: 7.445741 Lock_time: 0.000015 Rows_sent: 3 Rows_examined: 2214002 SET timestamp=1665763267; select xxx from table where xxx # Time: 221015 008 # User@Host: root[localhost] @ localhost [] Id: 13704414
以上是實例分析MySQL中pt-query-digest工具的使用記錄的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

存儲過程是MySQL中的預編譯SQL語句集合,用於提高性能和簡化複雜操作。 1.提高性能:首次編譯後,後續調用無需重新編譯。 2.提高安全性:通過權限控制限制數據表訪問。 3.簡化複雜操作:將多條SQL語句組合,簡化應用層邏輯。

MySQL查詢緩存的工作原理是通過存儲SELECT查詢的結果,當相同查詢再次執行時,直接返回緩存結果。 1)查詢緩存提高數據庫讀取性能,通過哈希值查找緩存結果。 2)配置簡單,在MySQL配置文件中設置query_cache_type和query_cache_size。 3)使用SQL_NO_CACHE關鍵字可以禁用特定查詢的緩存。 4)在高頻更新環境中,查詢緩存可能導致性能瓶頸,需通過監控和調整參數優化使用。

MySQL被廣泛應用於各種項目中的原因包括:1.高性能與可擴展性,支持多種存儲引擎;2.易於使用和維護,配置簡單且工具豐富;3.豐富的生態系統,吸引大量社區和第三方工具支持;4.跨平台支持,適用於多種操作系統。

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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